Эксперимент показал сильный рост метрики в выходные, но в будние дни эффект почти исчезает. Какой вывод и следующий шаг наиболее корректны?

AСчитать, что фича работает преимущественно по выходным, и выкатывать её на всю аудиторию без проверки устойчивости эффекта
BУчесть сезонность и возможный эффект новизны: дождаться полного цикла (например, недели) и проверить устойчивость по сегментам
CСчитать различие между будними и выходными признаком поломки метрики и полностью отказаться от анализа результатов эксперимента
DСчитать наблюдаемое различие следствием перекоса в распределении групп и переопределить дизайн теста после факта без проверок
Правильный ответ. Краткосрочные всплески могут быть вызваны сезонностью или эффектом новизны, поэтому важно проверять эффект на полном цикле.

Разбор

Поведение пользователей меняется по дням недели, праздникам и маркетинговым активностям, и это может выглядеть как эффект фичи. Также первый контакт с новинкой может дать временный рост, который не сохраняется. Поэтому корректнее собрать данные минимум на один полный цикл и проверить устойчивость эффекта по времени и сегментам перед решением о раскатке.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В A/A-тесте вы заметили значимое отличие по инвариантным метрикам — например, по числу пользователей в эксперименте или по распределению платформ. Что это чаще всего означает?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «QA, SRM и раскатка»